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获NVIDIA致谢:悟空Agent的实践、复盘与迭代
本文以悟空Agent获NVIDIA致谢为切入点,介绍多智能体架构闭环及实战挑战,如上下文断流、调度失衡。还阐述架构设计、迭代优化、数据飞轮体系,指出AI infra存在安全隐患,强调安全融入业务的重要性。
当数据库的主要用户不再是人类:我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征,通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法,还提到新需求催生开源项目 mem9,并给出实践教训,指出 AI 时代数据基建重要性。
RAG新SOTA,还在5亿条数据上跑进秒级,只有它了
本文围绕RAG技术展开,指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点,重点阐述Zleap AI的SAG方案,它用超边结构重构数据底座,在多跳问答测试中表现出色,还能在大规模数据下低延迟落地。
AI Agent 落地之困:为什么“人”与“流程”是最大障碍?
本文解读 MMC 报告,揭示 AI Agent 落地面临核心挑战、衡量标准、付费模式及落地策略。指出最大障碍是‘人’与‘流程’问题,如工作流集成、员工抵触、数据隐私等,还提及企业付费情况和成功落地秘籍。
让AI评测AI:构建智能客服的自动化运营Agent体系
文章介绍智能客服发展,从传统机器人客服到基于AI原生的智能客服。重点探讨对话效果评测,搭建运营Agent平台,实现服务闭环。还提及评测落地方法、难题及解决措施,最后阐述AI在服务链路提效和分析转人工原因的作用。
如何让Agent更符合预期?基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验
文章围绕云小二Aivis项目,分析Agent不按预期输出的原因,从预期和技术层面展开。还总结十大优化经验,如清晰预期、精准投喂上下文等,为构建和调优Agent提供参考。
具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。
AI如何看懂足球?上海交大团队打造Multi-Agent系统,全面解析“美丽足球”!
现有足球AI研究存在不足,上海交大团队打造Multi - Agent系统。他们构建SoccerWiki知识库、SoccerBench评测基准和SoccerAgent多智能体系统,该系统多工具协作,实验中碾压GPT - 4,数据和代码将开源。
拒绝「盲修」:JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力?
现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈,易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生,它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术,结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练,在修图上表现出色,意义超图像编辑。
逆势降本:云上数据平台年复削减30%的治理实践
本文是朴朴科技对云上大数据平台成本治理的阶段性总结。其开展成本治理已三年,分“降本增效”三部曲:成本发现与分析、成本优化与控制、体系化治理构建,分享经验,助力同行开展相关工作。